Un nuevo avance en la inteligencia artificial es ayudar a los científicos a calmar el calor extremo del plasma de fusión y acercar sus sueños de energía limpia sin fin.
Los equipos públicos y privados de los pioneros de Fusion – Commonwealth Fusion Systems (CFS), el Instituto de Física Plasma (PPPL) del Departamento de Energía de EE. UU. Y el Laboratorio Nacional de Oak Ridge han anunciado avances de IA que pueden reconstruir el futuro de la investigación de plasma de fusión.
Un nuevo sistema llamado Heat-ML puede identificar zonas seguras en un reactor en un milisegundo y reemplazar procesos que tomaron más de 30 minutos.
Al proteger los componentes sensibles del calor feroz de los plasmas sobrecalentados, este avance podría acelerar el diseño y la operación de las centrales de energía de fusión de próxima generación.
Desafío térmico en un contenedor de fusión
La fusión es el mismo proceso que mueve el sol, y durante mucho tiempo se ha visto como un camino prácticamente interminable para limpiar la electricidad.
En un reactor de fusión, los átomos de hidrógeno se fusionan a temperaturas y presiones extremas, liberando grandes cantidades de energía.
Sin embargo, la temperatura puede exceder la temperatura del núcleo solar: el tokamac, un contenedor en forma de rosquilla que utiliza un campo magnético para atrapar el plasma de fusión.
En estos extremos, incluso las paredes de los reactores de alta tecnología pueden derretirse o deteriorarse cuando se exponen a corrientes de calor concentradas. Para evitar daños, los ingenieros identifican «sombras magnéticas». Este es un área protegida directamente del calor de plasma en otras partes de la máquina.
Estas zonas son importantes para determinar hacia dónde debe ir el material resistente al calor y cómo ajustar las condiciones de plasma para evitar puntos calientes nocivos.
Horario de apertura a milisegundos
Tradicionalmente, el mapeo de sombras magnéticas se basaba en una herramienta de código abierto llamada Kit de análisis de análisis de ingeniería de flujo de calor (Heat).
El calor calcula una «máscara de sombra»: un mapa 3D que muestra qué partes del reactor están protegidas simulando cómo las líneas de campo magnético interactúan con los componentes de la máquina.
Aunque precisos, los rastros detallados de las líneas magnéticas de Heat a través de geometrías de reactores complejos pueden llevar hasta 30 minutos a una sola simulación, y pueden tardar mucho más en diseños complejos. Esto elevó los principales cuellos de botella para proyectos como SPARC Tokamak de CFS, que tiene como objetivo lograr el crecimiento de la energía neta para 2027.
Heat-ML elimina este cuello de botella. Utilizando redes neuronales profundas entrenadas con aproximadamente 1,000 simulaciones térmicas, la IA puede predecir la ubicación de las sombras magnéticas en solo unos pocos milisegundos. Esta es algunas órdenes de magnitud más rápido.
Este salto significa que los diseñadores pueden ejecutar tantas simulaciones en un tiempo más corto, lo que permite una optimización más rápida y ajustes operativos en tiempo real.
Concéntrese en el reino intenso de Host Heat de SPARC
La versión temprana de Heat-ML se centra en secciones pequeñas pero importantes del sistema de escape SPARC, particularmente los 15 mosaicos en la base de la máquina donde el calor de plasma de fusión es más intenso.
Al predecir áreas sombrías aquí, los ingenieros pueden planificar el diseño de componentes resistentes al calor, extender su vida útil y reducir el riesgo de cierres de emergencia.
Estas simulaciones no son solo la planificación previa a la construcción. Cuando se opera, el sistema puede guiar las decisiones en tiempo real y ajustar la configuración magnética durante los experimentos para desviar el daño por calor de las superficies frágiles.
Desde herramientas especiales hasta aplicaciones universales
El calor-ML se adapta actualmente a la geometría de escape SPARC, pero los investigadores esperan que se expanda para manejar cada parte de Tokamak.
En el futuro, las versiones generalizadas pueden asignar sombras magnéticas a todos los componentes orientados al plasma, independientemente de la forma o el tamaño, desde los sistemas de escape hasta las paredes interiores.
Esta versatilidad es invaluable a medida que la investigación de fusión se mueve hacia las centrales eléctricas comerciales. El tiempo de inactividad del daño por los componentes puede significar pérdidas operativas y económicas significativas.
Mover el futuro con fusión
A medida que la competencia se intensifica para utilizar el plasma de fusión, los avances como el calor-ML son extremadamente importantes.
La capacidad de realizar simulaciones de impacto térmico en milisegundos en lugar de minutos abre la puerta a ciclos de diseño más rápidos, una operación más flexible y una mayor protección de los materiales caros en el reactor de fusión.
Escalando más allá de SPARC, el calor-ML podría convertirse en la herramienta estándar para diseñar y ejecutar plantas de fusión en todo el mundo.
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